\documentclass[notheorems,compress,table,notes,handouts]{beamer}
\include{pptconfig}

%%===================================================================================================
\begin{document}
\frame{\titlepage}%  代替 (在Beamer v 2.2 宏包中)


%\begin{frame} % 封面
%\titlepage
%\end{frame} %也可以用 

\section*{目录}
\frame{\frametitle{目录}\tableofcontents}

\section{人工神经网络}
\subsection{人工神经网络的发展}
\begin{frame}%[options]
\frametitle{人工神经网络的发展}
\begin{definition}
人工神经网络模仿人脑神经的活动，力图建立建立脑神经活动的数学模型。

\end{definition}
\end{frame}
\note{fadsfasd} 


\begin{frame}
\setbeamercolor{uppercol}{fg=white,bg=green!40!gray}%
\setbeamercolor{lowercol}{fg=black,bg=white}%
\begin{beamerboxesrounded}[upper=uppercol,lower=lowercol,shadow=true]{高斯函数}

\includegraphics[height=0.568\textwidth]{background.png}

\end{beamerboxesrounded}
\end{frame}

\begin{frame}
\frametitle{神经网络的性质}
\begin{proposition}
\begin{itemize}
\hilite<1>\item \alert{非线性} 神经网络在理论上可以趋近任何非线性的映射%，对于非线性复杂系统的建模、预测，神经网络比其他方法更实用、更经济;
\hilite<2>\item \alert{平行分布处理} 神经网络具有高度平行的结构，这使其本身可平行实现%，故较其他常规方法有更强大程度的容错能力;
\hilite<3>\item \alert{硬件实现} 神经网络不仅可以平行实现，而且一些制造厂家已经有专用的VLSI 硬件来制作神经网络;
\hilite<4>\item \alert{学习和自适应性} 利用系统实际统计数据，可以对网络进行训练。%受适当训练的网络有能力泛化，即当输入出现训练中未提供的数据时，网络也有能力进行辨识。神经网络还可以在线训练；
\hilite<5>\item \alert{数据融合} 神经网络可以同时对定性、定量的数据进行操作。%在这方面，神经网络正好是传统工程（定量数据）和人工智能领域（符号数据）信息处理技术之间的桥梁;
\hilite<6>\item \alert{多变量系统} 神经网络能处理多输入信号，且可以具有多个输出，故适用于多变量系统。
\end{itemize}
\end{proposition}
\end{frame}

\begin{frame}
\begin{definition}
人工神经元是神经网络的基本处理单元。它是对生物神经元的简化和模拟。它是一个多输入、单输出的非线性元件，其输入/输出关系可以描述为：
\begin{equation*}
\begin{cases}
I=\displaystyle\sum^{n}_{j=1}\omega_{j}x_{j}-\theta\\
y=f(I)
\end{cases}
\end{equation*}
其中$x_{j}(j=1,2,...,n)$是从其它细胞传来的输入信号，$\theta$为阙值，权系数$\omega_{j}$表示连接的强度，说明突触的负载。$f(x)$称为激发函数或作用函数，其非线性可用阙值型、线性型和连续型激发函数近似。为了方便，有时将$-\theta$也看成是恒等于$1$的输入$x_{0}$的权值，这时则有:
\begin{equation}
I=\displaystyle\sum^{n}_{j=0}\omega_{j}x_{j}
\end{equation}
其中$\omega_{0}=-\theta,x_{0}=1$。
\end{definition}
\end{frame}

\subsection{神经网络常用的激发函数}
\begin{frame}
\frametitle{神经网络常用的激发函数}
\begin{enumerate}
\hilite<1> \item 阙值型函数
\hilite<2> \item 饱和型函数
\hilite<3> \item 双曲线型函数
\hilite<4> \item S型函数
\hilite<5> \item 高斯函数
\end{enumerate}
\end{frame}


\begin{frame}
\setbeamercolor{uppercol}{fg=white,bg=green!40!gray}%
\setbeamercolor{lowercol}{fg=black,bg=white}%
\begin{beamerboxesrounded}[upper=uppercol,lower=lowercol,shadow=true]{阙值型函数}
当$y_{i}$取0或1时，$f(x)$为阶跃函数
\begin{equation*}
f(x)=\left\{
\begin{array}{cl}
1& x\geq0\\
0 & x<0
\end{array}\right .
\end{equation*}
当$y_{i}$取-1或1时，$f(x)$为符号函数
\begin{equation*}
sgn(x)=f(x)=\left\{
\begin{array}{cl}
1& x\geq0\\
-1 & x<0
\end{array}\right .
\end{equation*}
\end{beamerboxesrounded}

\handr \HandRight \HandLeft \FiveStar \FourStar \SixStar
\end{frame}

\begin{frame}
\setbeamercolor{uppercol}{fg=white,bg=green!40!gray}%
\setbeamercolor{lowercol}{fg=black,bg=white}%
\begin{beamerboxesrounded}[upper=uppercol,lower=lowercol,shadow=true]{饱和型函数}
\begin{equation*}
f(x)=\left\{
\begin{array}{cl}
1& x\leq\frac{1}{k}\\
kx & -\frac{1}{k}\leq x\leq\frac{1}{k}\\
-1 & x<-\frac{1}{k}
\end{array}\right .
\end{equation*}
\end{beamerboxesrounded}
\end{frame}

\begin{frame}
\setbeamercolor{uppercol}{fg=white,bg=green!40!gray}%
\setbeamercolor{lowercol}{fg=black,bg=white}%
\begin{beamerboxesrounded}[upper=uppercol,lower=lowercol,shadow=true]{双曲型函数}
\begin{equation*}
f(x)=tanh(x)=\frac{1-e^{t}}{1+e^{t}}
\end{equation*}
\end{beamerboxesrounded}
\pause
\begin{beamerboxesrounded}[upper=uppercol,lower=lowercol,shadow=true]{S型函数}
\begin{equation*}
f(x)=\begin{array}{cl}
\frac{1}{e^{-\beta}t} & \beta>0
\end{array}
\end{equation*}
\end{beamerboxesrounded}
\pause
\begin{beamerboxesrounded}[upper=uppercol,lower=lowercol,shadow=true]{高斯函数}
\begin{equation*}
f(x)=exp [\frac{(I-c)^{2}}{b^{2}} ]
\end{equation*}
式中，$c$是高斯函数中心值，$c$为0时函数以纵轴中心对称；$b$是高斯函数的尺度因子，$b$确定高斯函数的宽度。
\end{beamerboxesrounded}
\end{frame}

\begin{frame}[allowframebreaks]
\setbeamercolor{uppercol}{fg=white,bg=green!40!gray}%
\setbeamercolor{lowercol}{fg=black,bg=white}%
%\begin{beamerboxesrounded}[upper=uppercol,lower=lowercol,shadow=true]{C++}
\lstinputlisting[language=Java]{RenRen.java}

%\end{beamerboxesrounded}

\end{frame}
\section{example}

\begin{frame}

\begin{itemize}
\item<2-> \alt<2>{\color{blue} Everything}{\color{gray} Everything}
\item<2-> \alt<3>{\color{blue} that has}{\color{gray} that has}
\item<2-> \alt<4>{\color{blue} beginning}{\color{gray} beginning}
\item<2-> \alt<5>{\color{blue} has end.}{\color{gray} has end.}
\end{itemize}

\end{frame}

\begin{frame}
\begin{beamerboxesrounded}[upper=uppercol,lower=lowercol,shadow=true]{高斯函数}

%\includegraphics[height=0.09\textwidth]{logo.png}

\end{beamerboxesrounded}
\end{frame}

\section{通信电子线路}

\end{document}